Big Data se refiere al alto volumen, velocidad y variedad de activos de información. La industria surgió del crecimiento explosivo de los datos como resultado de la digitalización de nuestra sociedad y ha sido un impulsor crítico de las tecnologías, la infraestructura y los servicios relacionados.
La innovación de big data está impulsando el crecimiento en todas las industrias y sectores, y el impulso sigue aumentando. Algunas entidades están creciendo más rápido que otras, y gran parte de esto depende de la eficacia con la que integren y utilicen los datos en sus operaciones. Esto generalmente se conoce como madurez de datos y se puede ver dentro del contexto del modelo de madurez de Big Data.
El modelo de madurez de Big Data proporciona el marco evolutivo
El modelo de madurez de Big Data es un marco que describe el uso de datos para desarrollar plataformas y procesos tecnológicos alineados con los objetivos de una organización.
Los modelos de madurez de datos son mucho más que simples marcos. Se han comparado con un modelo psicológico prominente del comportamiento humano conocido como Jerarquía de Necesidades de Maslow, iniciado por Abraham Maslow, un eminente psicólogo del siglo XX.
Los objetivos de madurez de los datos tienen una trayectoria similar. Cada etapa depende críticamente del nivel anterior, y abarca decisiones críticas de infraestructura, tecnología y recursos humanos que integran los datos en cada departamento.
Objetivos del modelo de madurez de datos
En la parte superior del modelo de madurez de datos se encuentra una organización que ha fusionado datos con eficiencia en todas sus operaciones con objetivos que incluyen:
- Evaluar las capacidades y el potencial final para el uso de datos en áreas críticas de la organización.
- Identificar, desarrollar y orientar hitos, objetivos y metas.
- Construir capacidades de datos dentro de la infraestructura organizacional
- Mejorar la productividad, la eficiencia y el éxito general de todas las actividades de la organización.
- Evaluar riesgos y prevenir problemas operativos relacionados con los datos
Etapas de los modelos de madurez de datos
Hay cinco etapas principales de modelos de madurez de datos que se citan ampliamente en la industria. Si bien tienen diferentes nombres, todos suelen describir las mismas etapas de desarrollo que incluyen:
Etapa 1: inicio / descubrimiento
Las organizaciones en la etapa de descubrimiento conocen el Big Data y su potencial para agregar valor al negocio. Durante esta etapa, se toman decisiones para actualizar los procesos, los empleados y la infraestructura. Avanzar con éxito requiere una investigación exhaustiva y una toma de decisiones estratégicas.
Etapa 2: Inicio / Adopción previa
Esta es la fase en la que las organizaciones continúan investigando mientras crean metas y objetivos estratégicos. Junto con su investigación, las organizaciones en esta fase están haciendo planes para diseñar e implementar la infraestructura inicial alineada con sus objetivos mientras revisan los casos de uso que se extienden más allá de esta etapa y hacia el futuro.
Etapa 3: Adopción práctica
Esta es la fase de adopción temprana en la que uno o dos proyectos o prototipos (también conocidos como pruebas de concepto o POC) se han movido a lo largo de la línea de producción y se están preparando para comenzar. Esta es una etapa crítica que une la adopción de análisis de big data de un área a otras en toda la organización.
Etapa 4: Integración estratégica
Esta etapa se caracteriza por la adopción corporativa. Es una fase cruzada crítica en la que se obtienen conocimientos adicionales importantes, los empleados se involucran en el proceso y se produce una transformación generalizada en los flujos de trabajo en toda la organización. El uso de análisis en esta etapa generalmente mejora la toma de decisiones por parte de los gerentes en toda la organización con respecto a las brechas de desempeño, la infraestructura y la gobernanza.
Etapa 5: Optimizado / Visionario
Este es el "pico" de la pirámide del modelo de madurez. Aquí la organización está ejecutando operaciones de big data con una eficiencia de alto nivel utilizando una infraestructura optimizada de acuerdo con los objetivos estratégicos alineados con sus metas.
Los macrodatos son una parte fundamental de las actividades de la entidad en esta etapa y se inician, presupuestan y planifican en toda la organización.
¿Dónde está su organización en el modelo de madurez de datos?
Ya sea que su organización se encuentre en las etapas fundamentales o ascendiendo a la cima del modelo, se pueden lograr avances significativos en todos los niveles. El primer paso es explorar cómo los datos pueden tener un impacto positivo en todos los niveles de su organización. El siguiente paso es aprender a recopilar datos a través de conjuntos de datos comprados o web scraping, y utilizar esa información para mejorar la toma de decisiones, las estrategias de precios, los planes de marketing y demás.
La implementación de modelos de madurez permite a las organizaciones medir con precisión el entorno de datos actual dentro de la empresa. Después de una evaluación, se puede utilizar un modelo de madurez prescriptivo para adquirir oportunidades de crecimiento concretas. Finalmente, comparar una organización con otra en la misma industria puede permitir un crecimiento aún mayor.
Todos estos pasos, implementados a través de modelos de madurez de datos, tienen numerosos beneficios. Con el tiempo, las iniciativas estratégicas clave se pueden definir, habilitar y lograr de manera más eficaz. Además, cada departamento y proyecto estará involucrado con datos, mejorando el desempeño general en varios niveles organizacionales. Finalmente, estar involucrado con los datos otorga a la organización acceso a una mayor agilidad cuando sea necesario.